import numpy as np
import torch
import matplotlib.pyplot as plt


# prepare dataset
#参数一为文件 参数二为分隔符 参数三为类型一般为float32 只有贵的显卡支持double
xy = np.loadtxt('diabetes.csv.gz', delimiter=',', dtype=np.float32)
x_data = torch.from_numpy(xy[:, :-1])  # 第一个‘：’是指读取所有行，第二个‘：’是指从第一列开始，最后一列不要
#取最后一列，加中括号保证其为一个向量 最后一列为标签
y_data = torch.from_numpy(xy[:, [-1]])  # [-1] 最后得到的是个矩阵


# design model using class


class Model(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        #第0层输入层八维，输入到第一层隐藏层六维
        self.linear1 = torch.nn.Linear(8, 6)  # 输入数据x的特征是8维，x有8个特征
        #第一层隐藏层六维，输入到第二层隐藏层四维
        self.linear2 = torch.nn.Linear(6, 4)
        #第二层隐藏层四维，输入到第三层输出层一维
        self.linear3 = torch.nn.Linear(4, 1)
        self.sigmoid = torch.nn.Sigmoid()  # 将其看作是网络的一层，而不是简单的函数使用

    def forward(self, x):
        #输入八维x，变成六维x
        x = self.sigmoid(self.linear1(x))
        #输入六维x，变成四维x
        x = self.sigmoid(self.linear2(x))
        #输入四维x，变成一维x即y hat
        x = self.sigmoid(self.linear3(x))  # y hat
        return x
model = Model()

# construct loss and optimizer
# criterion = torch.nn.BCELoss(size_average = True)
#二元交叉熵损失
criterion = torch.nn.BCELoss(reduction='mean')
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)

epoch_list = []
loss_list = []
# training cycle forward, backward, update
for epoch in range(100):
    #正向传播
    y_pred = model(x_data)
    loss = criterion(y_pred, y_data)
    print(epoch, loss.item())
    epoch_list.append(epoch)
    loss_list.append(loss.item())
    # 反向传播
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    #梯度下降
    optimizer.step()
#画图
plt.plot(epoch_list, loss_list)
plt.ylabel('loss')
plt.xlabel('epoch')
plt.show()